Analiza na golemina podatoci od pametni merачi: Vrednost benefiti i perspektivi za aplikacii

 I. Вовед​
​Позадина на енергијата и интелигентните мрежи​
Од 21-виот век, зголемената исцрпувачка на необновливи извори на енергија и веќе уште посериозно заразнување на еколошката средина го направиле проблемот со енергијата критичен ограничител на развојот на луѓето. Како ефикасна и чиста вторична енергија, електричеството има значајна позиција во структурата на енергијата. За да се задоволи растечкиот барање за електричеството и да се прилагоди на различните потреби на развојот на енергијата, изградбата на безбедна, сигурна, чиста, еколошка прифатлива, економична и интерактивна интелигентна мрежа станала ключен фокус на развојот.

​Основна улога на интелигентните мерачи​
Интелигентните мерачи се основни компоненти на интелигентните мрежи. Тие располагаат со основни функции како собирање на сурови податоци за потрошуване на електричество, чување на информации за електричеството, двосмерно многотарифно мерачество, контрола од страна на корисниците и двосмерна комуникација, формирајќи основа за интегрирана анализа и оптимизација на информации за потрошуване на електричество. Поставени, електрооптоварувачите можат автоматски да читаат податоци за потрошуване на електричество секои 15 минути. Оваа висока фреквенција на собирање генерира масивни количини на информации за потрошуване на електричество, што го чини големиот податочен ресурс во електроиндустријата. Длабоко проучување и анализа на овие податоци може да обезбеди иновативни услуги за многу заинтересирани страни, што претставува основна вредност на интелигентните мерачи.

​II. Преференци од анализа на големи податоци на интелигентните мерачи​
​Преференци за потрошувачите на електричество​
Интелигентните мерачи обезбедуваат целосни функции за размена на информации, овозможувајќи реално време на пренос на информации за потрошуване на електричество и моментални цени на електричество. Ова помага на корисниците да научно планираат своето потрошуване на електричество, да ја регулираат шемата на потрошуване, да избегнат пики на оптерање на мрежата, да постигнат штедевиње на енергија и намалување на емисиите, и да оптимизираат својот начин на живеење. Индустријалните и трговските корисници можат рационално да организираат производствените и оперативни активности според податоците за електричество, значително намалувајќи производствените трошоци со сместување на времената на користење.

​Преференци за електрооптоварувачите​
Анализирајќи податоци за потрошуване на електричество, електрооптоварувачите можат точно да добијат карактеристики на поведбата на потрошувачите, да постигнат прецизно сегментирање на корисниците, да изградат системи за проценка на ризикот од плаќање, и да обезбедат диференцирани услуги за корисници со различни модели на потрошуване. На основа на резултатите од анализата на податоците, може да се применат диференцирани цени на електричество во пики и непики, користејќи ценовни механизми за балансирање на флуктуации, оптимизација на производството и дистрибуцијата на енергија, и подобрување на ефикасноста на енергијата. Поради тоа, интелигентните мерачи овозможуваат брзо детектирање на аномалии во мрежата, вклучувајќи предупредување и управување со катастрофи, управување со прекинување, детектирање на крадење и други мерки за безбедност.

​Преференци за друштвото и околината​
Анализата на поведбата на потрошувачите помага рационално да се распореди потрошуването на електричество, подобрува ефикасноста на енергијата и го промовира штедевињето на енергија и намалувањето на емисиите. Тоа исто така го обезбедува развојот на чисти и обновливи извори на енергија како што се ветар и сончева енергија, намалувајќи зависноста од необновливи извори на енергија и допринашувајќи за заштитата на околината и одржливото развој.

​III. Примени на анализа на податоци од интелигентните мерачи​
​Прогноза на оптерањето на мрежата​

• ​Класификација и употреба: Според циклусот на прогноза, тоа е поделено на долготrajчна прогноза (годишна, за годишно одржување и управување со услугите), средносрочна прогноза (месечно, за плановање на одржување, доставување на гориво и планирање на одржување на единици), краткосрочна прогноза (денешна, за дневно планирање на производство и краткосрочно одржување) и врло краткосрочна прогноза (часовна, за реално време на планирање на диспечерирање). Резултатите од прогнозата директно определуваат будућата регионална потреба за електричество и планирање на капацитетот на мрежата.
• ​Методи за прогноза:
• Традиционални методи: регресиона анализа, експоненцијално заедничко, тежинско итеративно најмало квадрати.
• Подобрените традиционални методи: адаптивна прогноза, стохастички временски серии, машини за поддршка на вектори.
• Софтверски алгоритми: генетски алгоритми, фази логика, невронски мрежи, експертни системи.
  Истражувањата покажуваат дека методите за прогноза на оптерањето на мрежата базирани на техники за машинско учење можат да претстават корелации меѓу домашните хозяйства и да подобрат точноста. Долгосрочната прогноза бара комплексна состојба на факторите како што се потрошуването на енергија, националниот приход и популацијата.

​Детекција на аномално потрошуване на електричество​

• ​Тековни проблеми: Крадењето и нелегалното користење на електричество го чинат нетехничките загуби, имплементирани преку тамиџија на мерачите и неавторизирано поврзување, кои причинуваат значајни економски загуби за електрооптоварувачите и зголемуваат оптерањето на достава.
• ​Методи за детекција: Интелигентните мерачи можат да детектираат аномалии како отварање на кутијата за мерачи, промени на жичењето и ажурирање на софтвер, овозможувајќи брзо детектирање на крадење. Со споредување на податоците од главните мерачи и подчинетите мерачи, може ефективно да се идентификува аномално потрошуване.
  Истражувањата предложиле различни технички решенија против крадењето, вклучувајќи платформи базирани на DSP микропроцесори, системи за детекција на надворешни напади AMIDS, модели на машини за поддршка на вектори базирани на генетски алгоритми и модели базирани на теоријата на игри за интеракции меѓу компаниите и крадењето.

​Управување со одговорот на барањето во електрооптоварувачките системи​

• ​Дефиниција: Потрошувачите на електричество го прилагодуваат својот природен модел на потрошуване во одговор на сигналите на пазарските цени или стимули на електрооптоварувачите, со фокус на различни стратегии за цени.
• ​Класификација на стратегиите за цени:
• Цени во зависност од времето: Рефлектираат разликите во трошоците во различни периоди, вклучувајќи сезонски и пики/непики цени.
• Цени во реално време: Цените се поставуваат во реално време во зависност од понуда и барanje, водејќи корисниците да сместат користењето во непики часови.
• Цени за критични пики: Засновани на цени во зависност од времето и реално време, со дополнителни пики цени, што ги рефлектираат краткосрочните трошоци на понудата.
  Истражувањата покажуваат дека разумните стратегии за цени можат ефективно да го насочат поведбата на корисниците, да балансираат пики и непики оптерања, и да го подобрат ефикасноста на функционирањето на мрежата.

​Управување со интерактивен механизам за обратна врска​

• ​Основна логика: Електрооптоварувачите користат статистичко проучување на податоци од мерачите за ​длабоко истражување​ на поведбата на потрошувачите, да обезбедат разумни препораки за користење, и да го подобрат позитивниот интерактивен механизам помеѓу корисниците и компаниите за обојнина полза.
  Истражувањата вклучуваат квантифицирање на ставовите на корисниците преку анкети, разбирање на концептите за потрошуване преку методи за одлучување во поведбата, и идентификација на оптерањето според споредби на сличност. Овие истражувања обезбедуваат теоретска и практична насока за дизајнирање на ефективни механизми за интеракција со корисниците.

​Заштита на безбедноста и приватноста​

• ​Ризици: Интелигентните мрежи користат комуникација и ИТ за оптимизација на преносот и дистрибуцијата на електричество. Во системите AMI, големата количина на податоци автоматски собирани од интелигентните мерачи може да вклучува лично идентификувани информации. Анализирајќи податоците за оптерањето, може да се изведе заклучок за моделите на користење на апаратите, што го става под ризик приватноста.
• ​Мерки за заштита и истражување: Постојните истражувања предложиле различни схеми за заштита на приватноста, вклучувајќи анонимна безбедна преносна метода на високочестотни податоци, дизајн на протоколи за приватност, и оценки на постојчивите решенија според сложеноста и ефикасноста. Овие напори обезбедуваат технички решенија за балансирање на користењето на податоци и заштита на приватноста.

​IV. Заклучок​
Со наставувањето на напредокот на интелигентните системи за управување со енергијата во рамките на интелигентните мрежи, интелигентните мерачи ќе постепено станат уникатни меѓу домашните корисници. Нивната вредност е ​изразено​ демонстрирана во помош на корисниците да избегнат пики на користење и да ја зачуват паричната вредност, помагајќи на бизнисите да намалат производствените трошоци, и поддржувајќи електрооптоварувачите и владите во прогноза на оптерањето и постигнување на цели за штедевиње на енергија. Додека се полно искористуваат преференците на податоците од мерачите, е суштинско да се даде првенство на безбедноста и заштитата на приватноста на корисниците.